Warning message: Column(s) 1 not logical or factor. Applying default discretization (see '? discretizeDF').

这个警告是因为在将新的数据集转换为适合arules包的格式时，第一列不是逻辑型或因子型变量。arules包默认使用`discretizeDF`函数将数据集转换为适合挖掘的格式，因此，如果第一列不是逻辑型或因子型变量，则会发出此警告并使用默认的离散化方式。

可以通过将第一列转换为因子型变量来避免这个警告。以下是修改后的代码：

# 生成新的数据集
new_data <- data.frame(
  items = c("whole milk", "yogurt", "coffee"),
  stringsAsFactors = TRUE
)

# 将新的数据集转换为适合arules包的格式
new_data_trans <- as(new_data, "transactions")

# 使用predict函数对新的数据集进行推荐
recommendations <- predict(rules, new_data_trans)

# 输出推荐结果
inspect(head(recommendations))

这段代码将会生成一个新的数据集`new_data`，我们使用`stringsAsFactors = TRUE`将其第一列转换为因子型变量，然后将其转换为适合arules包的格式，并使用predict函数对其进行推荐。

相关问题

Warning message: Column(s) 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9 not logical or factor. Applying default discretization (see '? discretizeDF').这个问题怎么解决，给出代码示例

这个警告信息通常出现在使用一些需要输入逻辑型或因子型变量的函数中，如果你的数据框中包含数值型或字符型变量，则会触发该警告信息。为了解决这个问题，你可以将数据框中的数值型或字符型变量转换为逻辑型或因子型变量，或者使用函数提供的默认离散化方法进行处理。

以下是一个示例代码，演示如何将数据框中的数值型变量转换为逻辑型变量：

# 创建一个包含数值型变量的数据框
df <- data.frame(x = c(1, 2, 3), y = c(0, 1, 0), z = c(0.5, 0.2, 0.8))

# 将数据框中的数值型变量转换为逻辑型变量
df$x <- as.logical(df$x)
df$z <- as.logical(df$z)

# 调用函数，应用转换后的数据框
result <- someFunction(df)

在这个示例中，我们使用了`as.logical()`函数将数据框`df`中的列`x`和`z`转换为逻辑型变量，并将转换后的数据框传递给了一个名为`someFunction()`的函数。你可以将`someFunction()`替换成你自己的函数名称，以解决`Warning message: Column(s) 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9 not logical or factor.`这个警告信息。

返回错误提示：matrix is not logical or a numeric 0-1 matrix!

如果您在执行`as(Titanic_mat, "transactions")`时遇到了“matrix is not logical or a numeric 0-1 matrix”的错误提示，可能是因为Titanic数据中含有非数值型或逻辑型的变量。

为了将Titanic数据转换为交易对象，您需要将所有变量转换为逻辑型或数值型变量，以便能够将其转换为0-1矩阵。您可以尝试使用以下代码来进行转换：

library(arules)
data(Titanic)
Titanic_df <- as.data.frame(Titanic)
Titanic_df[is.na(Titanic_df)] <- 0
Titanic_df[] <- lapply(Titanic_df, as.logical)
Titanic_mat <- as.matrix(Titanic_df)
Titanic_trans <- as(Titanic_mat, "transactions")

在上面的代码中，我们将Titanic数据转换为数据框格式，并将缺失值替换为0。接下来，我们使用`lapply()`函数将数据框中的所有变量转换为逻辑型变量。最后，我们将数据框转换为矩阵格式，并将该矩阵转换为交易对象。最终，我们可以使用Titanic_trans对象进行关联规则挖掘等任务。